В episerver CMS я установил образец сайта Alloy, «Episerver.forms», а затем создал форму. В режиме просмотра я просмотрел форму и отправил ее после ввода значений. Я мог видеть список отправленных записей, когда нажимал «Отправить форму» на странице редактора. Мне нужно показать эти представленные записи на странице. Как я могу реализовать это?
Episerver Forms извлекает отправленные записи
05.03.2018
Ответы:
1
Это делается с помощью IFormDataRepository
Деян объяснил это здесь представленные данные/" rel="nofollow noreferrer">https://world.episerver.com/forum/developer-forum/-Episerver-75-CMS/Thread-Container/2017/5/programeticly-getting-episerver-- формы--отправленные-данные/
List<Submission> submittedData = _formDataRepository.GetSubmissionData(
new FormIdentity(formGuid, languageBranch),
DateTime.Now.AddDays(-100),
DateTime.Now).ToList();
07.09.2018
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..